Pythonのパソコンは使用用途でスペックを決める
「Pythonを使うためのパソコンを考えているけど、どんなパソコンがおすすめだろうか？」
そんな疑問を持っている方も少なくありません。 私自身も会社でMATLABの他にPythonでもプログラミングをしなければならなくなり、 開発用のパソコンを色々調べていました。
そんな自身のパソコン選びの経験をもとに ここでは Pythonの使用用途別におすすめのパソコンを紹介していきたいと思います。
さて、Pythonの得意なことといえば 「ディープラーニング」と「WEBプログラミング」です。
この二つのうち「WEBプログラミング」に関しては、 一般的に普及しているパソコンのスペックで十分です。
しかし、「ディープラーニング」に関しては、 かなりスペックの高いパソコンが必要になります。
具体的にどんなスペックのパソコンが必要なのか？ これらもあわせて説明していきたいと思います。
目次
- Pythonのディープラーニングにおすすめのパソコン
- PythonのWEBプログラミングにおすすめのパソコン
- UbuntuでのPythonディープラーニングにおすすめのパソコン
- GPUがないとディープラーニングは難しいのか？私の経験から…
Pythonのディープラーニングにおすすめのパソコン
Pythonでディープラーニングをするときは、 スペックの高いパソコンがおすすめです。 具体的におすすめのスペックはこんな感じです。
- CPU：Core i7
- メモリ：16GB以上
- グラフィックス：NVIDIA GeForceまたはQuadro
- ストレージ：SSD 256B以上
特に注目すべきところは、グラフィックスです。
ディープラーニングは学習をするときに時間がかかります。 しかし、NVIDIAのグラフィックスでGPUによる並列処理を行うことで 2倍～10倍以上の速度で学習することができるのです。
例えば、顔認識をするディープラーニングプログラムをするときに、 256x256サイズの顔画像を数十万枚学習させるときには、 NVIDIAのGPUがないスペックの低いパソコンでは数日かかることもありました。
他の例では、フルHD1920x1080サイズのカラー画像を 100枚学習させるプログラムでもGPUがないパソコンだと数日かかりました。
NVIDIAグラフィックスのGPUを使うことで、 この学習時間を縮めることができるわけです。
また、それだけ多くのデータを扱うには、 メモリの量も多くする必要があります。 CPUのスペックも高くないと動作が遅くなりストレスを感じるでしょう。
つまり、ディープラーニングを効率的にプログラミングしたい場合は、 NVIDIAのGPUがあり、メモリも多く、CPUのスペックも高いパソコンが必要 になるわけです。
マウスコンピューター NVIDIA RTX搭載パソコン
マウスコンピューター G-Tune E5-165
マウスコンピューターの有名なゲーミングパソコン「G-Tune」です。 nVidiaがついたコスパ最強のゲーミングパソコンです。
CPUはCorei7、メモリは16～64GBまで選択できます。 SSDは512GBです。 グラフィックスはGeForce RTX3060(6GB)を採用しています。
マウスコンピューターG-Tune EN-Z-CM
マウスコンピューターのデスクトップ型ゲーミングパソコンです。 こちらもNVIDIA最新アーキテクチャAmpereの「GeRoceRTX3060」がついています。
CPUはCorei7またはCorei9が選べます。 メモリは16～64GBまで選択できます。 SSDは512GBです。 グラフィックスはGeForce RTX3060(12GB)を採用しています。
HPのAI向けワークステーション
HPはワークステーションの実績は世界でトップクラスです。 用途としてディープラーニング、データサイエンスでも多くの企業や大学が採用しています。
HP Z4 G4
HPのワークステーションです。 ワークステーションの世界シェアでトップを争うのがHPで、 Zシリーズは昔から人気の機種です。
CPUはXeon、Quadroが搭載されていて、 予算に合わせてNVIDIA RTXシリーズを選べます。GPUは2GB、5GBが選択できます。
HP ZBook Fury 15.6 inch G8 ハイパフォーマンスモデル
HPのノート型ワークステーションです。 CPUはCorei7、メモリは32GBです。SSDは1TBです。
グラフィクスはQuadroの後継である最新のA3000が搭載されています。
Lenovoのワークステーション
ThinkStation P520
LenovoのワークステーションThinkStationです。 Quadro Pシリーズが搭載されています。P400からRTX8000まで色々選べて予算に合わせてカスタイマイズ可能です。 CPUはXeonを採用しています。メモリは8GB～32GBまで選択可能です。
PythonのWEBプログラミングにおすすめのパソコン
ディープラーニングとは打って変わって PythonでWEBプログラミングをする用途では、 特にスペックの高いパソコンは必要ありません。
おすすめのスペック構成はこんな感じです。
- CPU：Core i5またはそれ相当のRyzen
- メモリ：8GB
- グラフィックス：Intelグラフィックス
- ストレージ：SSD 256GB
特に個人で勉強するためにPythonを始め、 簡単なWEBアプリを作るときには このような一般的に普及しているパソコンのスペックで十分なのです。
マウスコンピューター mouse X4-i5-E
マウスコンピューターの持ち運びに優れた13.3型のモバイルノートパソコンです。
CPUはCorei5、メモリ8GB、SSD128GBを選んでも約10万円弱です。 このスペックで10万円を切るのはマウスコンピューターの強みです。 国内生産で、圧倒的な安さで勝負しています。
HP ENVY 13-ba1000
HPの持ち運びに優れた13.3型のモバイルノートパソコンです。 価格はキャンペーン中は約10万円強です。
Corei5、メモリ8GB、SSD256GBです。 スペックの割りに価格の安いコスパ優れたパソコンです。 HPは毎月のようにキャンペーン価格を出しているので要チェックです。
IdeaPad Flex 550 14型 (AMD)
LenovoのAMD Ryzen CPUを搭載した 持ち運びに優れた14型のモバイルノートパソコンです。
パソコンの構成は選べますが、 おすすめの構成は「CPU Ryzen5 5000U」「メモリ8GB」「SSD256GB」です。 この構成だと約7万円弱になります。
中国製のLenovoならではの安さが売りですね。 Ryzen CPUを組み合わせたノートパソコンの安さはLenovoならではといった感じです。
UbuntuでのPythonディープラーニングにおすすめのパソコン
PythonはLinuxもサポートしていますので、 Ubuntuでディープラーニングをする方も少なくありません。
LinuxでPythonのディープラーニングを考えている方には、 「最初からUbuntuが入っているパソコン」または、 「OSなし」のパソコンが便利です。
パソコン工房のディープラーニング向けパソコン
パソコン工房ではディープラーニングを検討している方向けに Windows、Linuxの両方のパソコンを提案しています。
LinuxはすでにUbuntuが入った状態でパソコンが送られてくるので、 かなり手間が省けます。
パソコン工房 DEEP-T049-iX7-TAXH
Ubuntuが出荷時から入っているパソコンです。 Corei7、メモリ16GB、グラフィックスはGeForce RTX3070(8GB)、SSD 1TBが入っています。
Linuxでディープラーニングをする方向けのパソコンとして 販売しています。
GPUがないとディープラーニングは難しいのか？私の経験から…
Pythonでディープラーニングをするときには、 GPUの入ったスペックの高いパソコンがおすすめと言ってきましたが、 どんなプログラムにも当てはまるのでしょうか？
じっさいは「学習済みのモデルを使ったプログラム」をする場合は、 GPUがなくても問題ないこともあります。
例えば、すでに顔画像を数十万枚学習したモデルがあり、 それを使って新しいアプリを作りたい…という場合は、 そこまでスペックの高いパソコンは必要ありません。
学習済みのモデルを使って顔画像を認識する場合は、 とても高速にプログラムが動くのです。
他にも「小さなデータを学習させるプログラム」でもGPUは必須ではありません。
例えば、MATLABのディープラーニングになりますが、 数字の画像を学習させるサンプルプログラムがあります。
MATLABでディープラーニングのサンプルを動かしてパソコンを検討した
ちなみにMATLABもPythonもディープラーニングの学習速度に そこまで差はありません。
28x28サイズの数字画像データを7500枚学習させる ディープラーニングのサンプルデータですが、 CPU Corei5 1.6GHz、GPUなしで45秒程度で学習が終わります。
このように、データ量の少ないものを学習させる場合には、 特にハイスペックなパソコンは必要ないわけです。
つまり、個人学習のためにPythonでディープラーニングをしてみたいという方や、 学校の授業でPythonを使った実習があるというった方には、 ハイスペックなパソコンは必要ないと考えています。
逆に大学の研究や企業の開発でがっつり大きなプログラムを作るという人には、 できるだけハイスペックなGPUが入っているワークステーションがおすすめです。
私自身もMATLABとPythonを使ってディープラーニングのプログラミングをする 仕事をしていますが、デスクトップ型のワークステーションを使っています。 NVIDIAのグラフィックスもミドルクラス以上のものを使っています。 できるだけ学習時間を短縮させるために、投資した感じですね。